Kompaktowanie kontekstu w OpenClaw — automatyczne podsumowywanie

Czym jest kompaktowanie?

OpenClaw implementuje automatyczny system zarządzania kontekstem, który podsumowuje starsze tury rozmowy, gdy sesja zbliża się do limitu tokenów modelu. Pozwala to na kontynuowanie długich konwersacji bez przerw.

Mechanizm działania

System działa w trzech krokach:

1. Podsumowuje starsze wymiany w zwięzłe streszczenia
2. Zachowuje te streszczenia w transkrypcie sesji
3. Utrzymuje najnowsze wiadomości w oryginalnej formie

Ważna cecha: wywołania narzędzi pozostają sparowane z ich wynikami. Jeśli podział wypada w środku bloku narzędziowego, granice dostosowują się, aby zachować te pary, jednocześnie chroniąc niepodsumowaną, świeżą treść.

Automatyczne działanie

Auto-kompaktowanie aktywuje się domyślnie, gdy sesje zbliżają się do limitów kontekstu lub gdy model zwraca błędy przepełnienia (sygnatury request_too_large lub context length exceeded). Przed kompaktowaniem system zachęca agenta do zapisania kluczowych informacji do plików pamięci.

Konfiguracja odbywa się przez ustawienie agents.defaults.compaction w openclaw.json, kontrolujące tryb, docelowe tokeny i polityki zachowywania identyfikatorów.

Zaawansowana konfiguracja

Niestandardowy model podsumowywania

Organizacje mogą wskazać inny model do kompaktowania — przydatne, gdy model główny jest lokalny lub małej skali. Obsługiwane są zarówno opcje chmurowe, jak i lokalne:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "ollama/llama3.1:8b"
      }
    }
  }
}

Wtyczkowe providerzy kompaktowania

Niestandardowych providerów kompaktowania można rejestrować i konfigurować. Automatycznie aktywują tryb „safeguard", zachowując standardowe protokoły OpenClaw.

Kontrola użytkownika

• Ręczne wyzwolenie: /compact z opcjonalnymi wskazówkami
• Powiadomienie: włącz notifyUser dla widoczności zdarzeń kompaktowania
• Nowa sesja: /new tworzy sesje bez kompaktowania

Powiązane systemy

Kompaktowanie współgra z innymi mechanizmami: przycinanie sesji (lżejsze usuwanie wyników narzędzi), mechanika budowy kontekstu oraz hooki automatyzacji dla zdarzeń cyklu życia kompaktowania.